基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

发布时间：2018-01-31 04:42

  本文关键词： 数据融合 行程时间 预测模型 小波神经网络 遗传算法　出处：《湖南大学学报(自然科学版)》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对当前城市道路行程时间的预测多限于单源数据且预测精度不高的问题,构建了基于浮动车GPS数据、微波检测器交通数据的行程时间预测融合模型.利用遗传算法优化小波神经网络,解决了小波神经网络初始参数选取时盲目与随机性问题,大大提高了网络搜索效率与训练速度.预测行程时间与视频观测数据吻合良好,表明该模型是有效的和可靠的.
[Abstract]:In order to solve the problem that the prediction of urban road travel time is limited to single source data and the prediction accuracy is not high, a floating vehicle GPS data is constructed. Using genetic algorithm to optimize wavelet neural network, the blind and random problem of initial parameters selection of wavelet neural network is solved. The network search efficiency and training speed are greatly improved, and the predicted travel time is in good agreement with the video observation data, which shows that the model is effective and reliable.
【作者单位】： 湖南大学土木工程学院;中土集团福州勘察设计研究院;清远职业技术学院;
【基金】：广东省低碳发展专项资金项目(粤发改资环[2011]1273号-19)
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 在交通运营与管理中,高效的出行信息与路径诱导系统将发挥越来越重要的作用[1].行程时间作为其中的关键参数,能够为交通状态估计和城市路网拥堵情况的发布提供数据参考[2].同时,行程时间是衡量路段通行效率和延误的重要依据,是反映路段交通状态的直接指标,在智能交通系统中有

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1478228